| 基于熵率聚類的超像素機器視覺與缺陷檢測算法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：416 K | |
| 標簽： 機器視覺 熵率聚類 超像素 | |
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| 文檔介紹：在智能制造中，傳統(tǒng)成像技術(shù)已經(jīng)滿足不了高精度工業(yè)需求。提出了結(jié)合熵率聚類的目標分割算法，并且基于超像素的鄰邊集，建立熵率和平衡項的目標函數(shù)，最后通過貪婪啟發(fā)算法優(yōu)化并求解該目標函數(shù)，得到最優(yōu)的超像素集合。并設(shè)計了基于高斯函數(shù)衡量相鄰像素的相似性實驗，設(shè)定相關(guān)參數(shù)，進行工業(yè)制造實際流程檢測。最終實驗結(jié)果表明，所提算法有較好的檢測識別效果，在輪廓及內(nèi)部條紋識別上效果明顯，整體識別效果良好，適用于工業(yè)制造領(lǐng)域。 | |
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